package leetcode.editor.cn.q1_300.q250;
//给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。 
//
// 子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子
//序列。 
//
// 示例 1： 
//
// 
//输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]
//输出：4
//解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。
// 
//
// 示例 2： 
//
// 
//输入：nums = [0,1,0,3,2,3]
//输出：4
// 
//
// 示例 3： 
//
// 
//输入：nums = [7,7,7,7,7,7,7]
//输出：1
// 
//
// 
//
// 提示： 
//
// 
// 1 <= nums.length <= 2500 
// -10⁴ <= nums[i] <= 10⁴ 
// 
//
// 
//
// 进阶： 
//
// 
// 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log(n)) 吗? 
// 
//
// 👍 3277 👎 0

/**
 * 动态规划：
 * 统计最长严格递增子序列的长度，也就是说，右侧的数要比左侧的大
 * 这样 下标i 上统计出 【0-i】 中比 i 小的数就可以得到 i 位置上的最长递增字串的长度
 * <p>
 * 执行耗时:47 ms,击败了81.21% 的Java用户
 * 内存消耗:41.8 MB,击败了53.93% 的Java用户
 */
public class Q300_LongestIncreasingSubsequence {
    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
    class Solution {
        public int lengthOfLIS(int[] nums) {
            int max = 1;
            int[] maxLength = new int[nums.length];
            maxLength[0] = 1;

            for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
                int curMax = 0;
                for (int j = i - 1; j >= 0; j--) {
                    if (nums[j] < nums[i]) {
                        curMax = Math.max(maxLength[j], curMax);
                    }
                }
                maxLength[i] = curMax + 1;
                max = Math.max(maxLength[i], max);
            }

            return max;
        }
    }
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)


    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new Q300_LongestIncreasingSubsequence().new Solution();
        // TO TEST
        System.out.println(solution.lengthOfLIS(new int[]{10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18}));
        System.out.println(solution.lengthOfLIS(new int[]{0, 1, 0, 3, 2, 3}));
        System.out.println(solution.lengthOfLIS(new int[]{7, 7, 7, 7, 7, 7, 7}));
    }
}